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31.
为数众多的变异体产生的高昂测试代价严重影响了变异测试技术在实际程序中的应用.为了大幅度减少弱变异测试中变异体的数量,提出基于统计占优分析的变异体约简方法.该方法首先利用变异前后的语句构造变异分支,并将所有变异分支集成到原程序中,形成新的被测程序;然后,通过统计测试用例对各个变异分支的覆盖信息,确定变异分支之间的占优关系;最后得到非被占优分支集,其对应的变异体就是约简后的变异体.将该方法用于8个程序的测试,结果表明:该方法能够约简平均90%的变异体,从而显著提高了变异测试的效率. 相似文献
32.
基于电化学阻抗技术构建了一种检测p53抑癌基因的电化学传感器.首先利用自组装作用将末端带巯基的探针p53抑癌基因(p53-DNA)固定于金电极表面,根据传感器结合前后电子转移阻抗值的变化,对目标p53-DNA进行了测定.以pH =7.4的5mmol/L K3[Fe(CN)6]-5mmol/L K4[Fe(CN)6]平衡电对溶液作为检测液,检测目标p53-DNA的线性浓度范围为1.0×10-8~ 1.0×10-6 mol/L,其检出限为3.0×10-9 mol/L(S/N =3).对5.0×10-8 mol/L的目标p53-DNA进行11次平行测定,其RSD为3.4%.该传感器制作简单、灵敏高、选择性好,且无需标记,易于操作. 相似文献
33.
实验应用硬脂酸-聚乙烯亚胺包裹超顺磁氧化铁(Superparamagnetic Iron Oxide,SPIO)装载目的基因构建可视化
纳米复合物,进行 BABL/c 雌性小鼠体内磁共振成像实验、组织学检测,探讨其是否能够有效地介导体内基因表达以及
产生磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)效果。MRI 实验结果显示,对小鼠尾静脉注射复合物 0.5 小时后进
行磁共振扫描,与注射生理盐水的对照组相比实验组 T2 加权信号明显降低,信号强度仅为对照组的 35%;48 小时后,
实验组 T2 加权信号强度略有回升,但与对照组信号强度相比仍存在显著差异。组织学结果显示可视化基因纳米复合物
能够穿过血管内皮细胞进入肝脏组织,并释放 DNA 在细胞内成功表达,但基因表达效果较差。综合 MRI 成像及组织检
查实验结果可知,该纳米颗粒具有优良的 MRI 成像性能,但通过尾静脉注射方法基因转染效率较低。 相似文献
34.
肿瘤亚型的准确判别对肿瘤的治疗具有重要意义,对肿瘤的不同亚型进行准确判别是当前生物信息学研究的重要课题.本文首先利用Relief算法排序基因并选出初始的肿瘤信息基因子集,然后利用向基于邻域粗糙集模型的向前属性约减算法FARNeM来计算加权基因集合,最后用加权KNN算法对肿瘤对这些数据进行分析,从而发现有差异的基因表达。实验结果表明了上述方法的可行性和有效性。 相似文献
35.
36.
本文提出了一种基于基因表达式编程GEP的多源时域数据融合模型GEP-MSDA,该模型可以在无任何先验知识的情况下自动对多源数据进行融合。实验表明,基于GEP的融合模型较传统方法能滤除更多的冗余数据,有效节省通信开销,并保持较高的精度。 相似文献
37.
通过介绍改进的多代理系统在分析基因表达数据中的应用,揭示了运用普通分类器找出有效的分类基因,而且这些普通分类器在研究基因表达数据库时可被代理使用.这样就可得到一个具有大量基因特征的小子集,并且用它可以帮助辨认病人的临床状况和特征.实验表明代理通过改进和相互协作可改进其性能,并通过两个著名的基因表达问题来展示项目的研究成果,而且使得量度的准确性在维数增加时变得不很敏感. 相似文献
38.
SOX家族与很多人类肿瘤的发生有关.对人类肺癌组织中的SOX4进行测序,发现该基因HMG-box区有突变发生并导致SOX4蛋白的107密码子发生突变.以三级结构已知的SOX2为模板,采用同源建模方法对突变和正常SOX4蛋白FMG-box进行建模.结果显示突变和正常SOX4蛋白的三级结构很相似,且突变导致107密码子位置的侧链结构不稳定.提示该位置的不稳定可能会影响突变SOX4蛋白侧链的弹性,并有可能影响相应蛋白的功能.表面静电分析显示SOX4蛋白C端有一个可能与其它小分子或蛋白质的相互作用位点的N/C腔.这些结果显示SOX4蛋白的上述空间结构可能与其活性与功能的调控有关,而SOX4突变可能与肺癌的发生和转移有关. 相似文献
39.
文章提出一种新颖的方法一改进的基因表达式编程算法来求解作业车间调度问题。作业车间调度问题是许多实际生产调度问题的简化模型,基因表达式编程算法结合了遗传算法和遗传编程的优点,具有更强的解决问题能力,对基因表达式编程算法进行改进使其在作业车间调度问题的应用上更加有效;最后应用一个实例来验证提出方法的有效性。 相似文献
40.
基因表达数据的一个重要应用是给组织样本进行分类。在基因表达数据中,基因的数量相对于数据样本的个数通常比较多;也就是说,可以得到变量数(基因数)远远大于样本数的数据矩阵。过高的维数(变量或基因数)将给分类问题带来极大的挑战。本文提出结合一种新的特征提取方法——非相关线性判别式分析方法(ULDA)和支持向量机(SVM)分类算法,对结肠癌组织样本进行分类识别。并同其它方法作了比较研究,结果表明了该方法的可行性和有效性。 相似文献